【机器学习基石】课程概述
该课程是Coursera平台上由国立台湾大学的林轩田教授主讲的机器学习入门课程,重点在于理论和思想,而非具体的算法实现。课程共分为8周,涵盖四大主题:何时使用机器学习、为什么机器可以学习、机器如何学习以及如何让机器学习更优秀。课程结构清晰,每大块内容细分为多个小节,便于深入理解。
1. 机器学习问题
- 课程简介:简述课程目的和内容。
- 什么是机器学习:机器学习被定义为计算机通过数据和计算获取技能的过程,与生物学习类似但基于数据。技巧包括预测和识别等能力。
- 使用机器学习的原因:在大量数据、复杂规则定义和快速决策需求等场景下,人类无法胜任,机器学习提供了解决方案。
- 机器学习的关键要素:存在模式可改进、规则不易定义、需要数据支持。
2. 机器学习的应用
- 机器学习被广泛应用于日常生活的各个领域,如金融、医疗、交通、娱乐等,有着广阔的市场前景。
3. 机器学习的组成部分
- 这一部分是课程的核心,阐述了机器学习的基本组成:
- 输入(Input):x代表用户信息,如银行申请信用卡的客户数据。
- 输出(Output):y表示结果,如银行是否批准信用卡申请。
- 目标函数(Target Function):f是理想的决策规则,未知但我们要找到它。
- 数据(Data):D为历史记录,用于训练模型。
- 假设(Hypothesis):g是通过学习得到的近似目标函数的模型。
4. 机器学习的简单流程
- 通过流程图直观展示机器学习过程,即从大量数据中学习到接近目标函数的假设模型。
课程通过实际案例和概念解释,引导学生逐步建立对机器学习的理解,不仅强调理论基础,还关注其在实际问题中的应用。对于初学者,这是一门很好的入门课程,能够帮助他们建立起对机器学习的基本认知,并为后续深入学习打下坚实基础。